Введение к лекции Герике Лекция Герике приветствует посетителей и подчеркивает свою открытость для широкой публики. Серия лекций отмечает свое 30-летие и посвящена актуальным темам исследований, таким как влияние машинного обучения на университеты.
Понимание машинного интеллекта Обсуждаем концепцию "искусственного интеллекта" в сравнении с "машинным интеллектом", опираясь на тест Алана Тьюринга на машинное мышление. Ранние чат-боты, такие как Eliza, демонстрировали ответы, основанные на базовых правилах, подчеркивая ограничения в понимании контекста и смысла.
Общая разведка против специализированной Исследуем определение общего интеллекта как агента, достигающего целей в различных средах. Сравниваем специализированные системы искусственного интеллекта (например, робот-пылесос) с универсальными гениями, способными решать разнообразные задачи.
Эволюция машинного обучения Машинное обучение становится ключевым фактором в области искусственного интеллекта, направленным на повышение производительности на основе исторических данных путем оптимизации процессов. Глубокое обучение революционизирует искусственный интеллект, позволяя сложным нейронным сетям эффективно обрабатывать огромные объемы данных.
Модели предсказания текста Модели авторегрессии и порождающие языковые модели используют контекстуальную информацию для эффективного прогнозирования текстовых последовательностей по сравнению с традиционными статистическими методами. Нейронные сети представляют слова в многомерных пространствах, фиксируя семантические связи между ними.
Обзор архитектуры трансформатора "Трансформаторная архитектура", представленная Google в 2017 году, расширяет возможности обработки долгосрочного контекста, необходимые для сложных задач генерации естественного языка, таких как разработка модели GPT-3.
Понимание авторегрессивной генерации слов Модели авторегрессии, такие как GPT, генерируют слова на основе вероятностей и вложений. Вложения проецируются на подпространства, чтобы сфокусироваться на конкретных аспектах слов, таких как род или время. Несколько точек зрения одновременно уточняют значение слов в определенной последовательности с помощью механизмов самоанализа.
Расширение значений слов с точки зрения перспективы Этап уточнения объединяет информацию из других вложений, чтобы улучшить значение слов с разных точек зрения. Визуализации показывают, как сети учатся, фокусируясь на предмете, объекте или описаниях в контексте.
Включение моделей с механизмом самоконтроля Механизм самоконтроля способствует совершенствованию представлений в таких трансформаторах, как GPT, благодаря множеству усовершенствованных вариантов для каждой точки зрения. Вся модель генеративного предварительно обученного трансформатора (GPT) основана на этом процессе.
Эволюция языковых моделей С 2018 года предварительно обученные генераторы-трансформеры эволюционировали в различные языковые модели, используя схожие подходы, но с уникальными функциями и приложениями, выходящими за рамки генерации текста.
Влияние интеграции чат-ботов Интеграция возможностей чат-ботов в языковые модели значительно расширила их использование и влияние в реальных приложениях.
Предполагаемые достижения в области разговорного искусственного интеллекта "Jgpt" предполагает развитие искусственного интеллекта, позволяющего осуществлять диалоговое взаимодействие, превосходящее прежние ожидания, установленные еще пять лет назад.
Изучение технологий и человеческого понимания Спикер выражает благодарность за внимание аудитории и открывает 20-минутную сессию для общих вопросов или дискуссий. Они обсуждают важность понимания того, как технологии, такие как ИИ, могут отвечать на инженерные или фундаментальные научные вопросы. Основное внимание уделяется тому, как развитие ИИ помогает лучше понять природу человека.
Проблемы с созданием текста с помощью искусственного интеллекта В ходе обсуждения будет рассмотрена цель систем искусственного интеллекта в создании текста, который напоминает человеческий язык, без попытки воспроизвести мыслительные процессы человека. В нем освещаются проблемы, связанные с обучением этих систем работе с большими наборами данных, содержащими как согласованную информацию, так и несоответствия.
Обсуждение лингвистических теорий и машинного обучения Ведется интересная дискуссия о том, сохраняют ли традиционные лингвистические теории свою актуальность, учитывая недавние достижения в области технологий обработки естественного языка, таких как чат GPT. В ходе беседы обсуждается теория Ноама Хомского о врожденных языковых способностях в сравнении с машинно сгенерированным текстом, основанным исключительно на усвоенных шаблонах.
Перспектива "воплощенного разума" в познании Концепция "воплощенного разума" подчеркивает, что познание зависит не только от функций мозга, но и от телесного опыта и взаимодействия с окружающей средой. Эта точка зрения поднимает вопросы о том, насколько хорошо модели искусственного интеллекта, не имеющие физического воплощения, могут по-настоящему понимать сложные концепции по сравнению с людьми, которые учатся с помощью сенсорного восприятия.
Семантическое понимание против бихевиоризма Дискуссии вращаются вокруг того, понимают ли современные модели искусственного интеллекта семантические значения в текстах или просто генерируют ответы на основе статистических закономерностей без истинного понимания. Есть размышления о критериях теста Алана Тьюринга, касающихся соотношения бихевиоризма и внутренних когнитивных состояний при оценке машинного интеллекта.
Важность "Обучающих инструментов, таких как Чат GPT" Участники размышляют о важности обучения студентов эффективному использованию таких инструментов, как чат GPT, в рамках их учебной программы, а не исключения их из академической среды из-за опасений по поводу проблем конфиденциальности данных, связанных с такими технологиями.
"Изучение языка в сравнении с технологическими достижениями" "Изучать языки или полагаться исключительно на услуги переводчика": Далее следует диалог, в котором дети выражают нежелание изучать языки, полагая, что будущие технологические достижения превзойдут возможности человека.